Apache Seata 项目在 OpenJDK23 环境下构建 Docker 镜像的探索与实践
背景介绍
Apache Seata 作为一款开源的分布式事务解决方案,其服务端部署方式通常采用 Docker 镜像的形式。随着 Java 生态系统的不断发展,OpenJDK23 作为最新的 LTS 版本已经发布,许多开发者希望能够在最新的 Java 环境中运行 Seata 服务端。
问题现象
在 OpenJDK23 环境下构建 Seata Server 的 Docker 镜像时,开发者遇到了构建失败的问题。具体表现为使用 jib-maven-plugin 插件构建时,出现了"Unknown mediaType: application/vnd.oci.image.index.v1+json"的错误。
技术分析
这个问题的根源在于 jib-maven-plugin 插件版本与 Docker 镜像格式的兼容性问题。OpenJDK23 对应的基础镜像 eclipse-temurin:23-jdk 使用了 OCI 镜像索引格式(application/vnd.oci.image.index.v1+json),而较旧版本的 jib 插件(3.2.0)尚未完全支持这种新的镜像格式标准。
OCI(Open Container Initiative)是容器镜像格式的开放标准,相比传统的 Docker 镜像格式,OCI 提供了更标准化的规范。随着容器技术的发展,越来越多的基础镜像开始采用 OCI 格式。
解决方案
要解决这个问题,可以考虑以下几种方案:
-
升级 jib-maven-plugin 插件版本:较新版本的 jib 插件已经完善了对 OCI 格式的支持。建议升级到 3.4.0 或更高版本。
-
指定具体的镜像 tag 而非通用 tag:使用具体的镜像版本而非"23-jdk"这样的通用 tag,可以避免遇到多架构镜像索引的问题。
-
临时解决方案:在构建命令中显式指定基础镜像为基于 Java21 的镜像,如 eclipse-temurin:21.0.4_7-jdk。
实践建议
对于希望在 OpenJDK23 环境下运行 Seata 的开发者,建议采取以下步骤:
- 首先确保本地开发环境已正确配置 OpenJDK23
- 修改项目的 pom.xml 文件,更新 jib-maven-plugin 插件版本
- 在构建命令中明确指定基础镜像版本
- 构建完成后验证镜像功能是否正常
未来展望
随着 Java 生态系统的持续演进,Seata 项目也在积极适配最新的技术标准。开发团队已经将这个问题纳入解决计划,预计在不久的将来会提供官方支持的 OpenJDK23 镜像构建方案。
对于企业级用户而言,建议关注 Seata 的官方发布动态,在官方明确支持后再进行生产环境的升级,以确保系统的稳定性和可靠性。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00